【摘 要】
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传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要方法(BiGRUAtten-LSTM)。编码器端将原始文本
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学技术研究基金项目(L2016011),辽宁省教育厅科学研究基金项目(LQ2017008),辽宁省博士启动基金项目(201601196)
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传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要方法(BiGRUAtten-LSTM)。编码器端将原始文本输入到编码器并结合双向门控循环单元生成固定长度的语义向量,使用注意力机制分配每个输入词的权重来减少输入序列信息的细节损失。解码器端使用LSTM网络,融合先验知识和集束搜索方法将语义向量解码生成目标文本摘要。通过工业新闻数据集的实验验证,与传统的生成式文本摘要模型相比,ROUGE-1指标提高0.026、ROUGE-2指标提高0.0
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